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2018-02-03 18:19:32 +08:00

回复了 chiu 创建的主题 › 问与答 › 大家平时看什么纸质杂志吗？

每天就是对着屏幕, 已经丧失了阅读书籍的能力。就连看编程相关的书也是一目十行

2018-02-03 03:19:51 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 生活 › 长期对着电脑，配眼镜有好介绍吗？

@garyhj 以前试过，不过效果很不理想所以就没继续了。

@20has 我在深圳找到家实体店批发的报淘宝就会有折扣，明天过去看看，晶钻 A4 + 镜架大概就 1000+，比官网零售价便宜

@kkeiko 也去问问。

@tscat 哈哈，公司给配的单纯防蓝光眼镜是明显一滩黄色的那种。

@Weny 这不一样呗

@torbrowserbridge 是的，依视路 A4+ 1.67 明天去 look look

2018-02-02 02:28:46 +08:00

回复了 PureWhite 创建的主题 › 程序员 › 后端工程师如何学前端？

前端比较繁杂，每次想学 js 时就会发现竟然还要依赖浏览器？然后开始看 nodejs，然后发现怎么如此不严谨和丑陋？还是去看 Rust 吧....

2018-02-02 02:27:10 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 生活 › 长期对着电脑，配眼镜有好介绍吗？

@zenhand 隐形长期带队眼角膜不好？

@ZJsnowman 这周末去看看，但镜片和镜架貌似都是他们供应

@codermagefox 如果没别的更合适就它吧，看到它很久了，现在冬天吃东西一眼镜雾

@jizhu 不戴眼镜都幸福啊，不过我这一代 3/4 都戴眼镜了，我也不能幸免

2018-02-01 22:55:30 +08:00

回复了 Weixiao0725 创建的主题 › Elasticsearch › logstash/ES 时区问题

在服务器上，代码里全部统一使用 utc 时间。假如你用于开发的电脑不是 utc 那就改成 utc。Python 的 datetime 无论时 utc 还是不设 utc 都是返回数值但在 datetime 对象里不包含时区信息的，因此你需要手动配合 pytz 库加一个时区进去，或者在字符串结尾加 Z 和标注时区方式再转为 Python 对象。

这样到了 Elasticsearch 就会按照你的时区进行识别，否则默认是 utc，那样你会发现载入数据后慢了 8 小时。

2018-02-01 22:44:31 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 生活 › 长期对着电脑，配眼镜有好介绍吗？

还有验眼是去医院还是眼镜店？依视路还是蔡司？主要感觉现在的眼镜很容易脏，不戴眼镜时看东西缩小很多，手机越买越大都没摘下眼镜大。

2018-01-31 02:09:49 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

@lance6716276 在看 brillant 的概率教程，果然是几何分布，相加展开即可，想起以前的课程了。

2018-01-31 00:31:24 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › Rust 的生命周期是高阶类型？

谢谢两位，那我暂时理解“生命周期”为一种糅合了“类型设计”风格的东西好了，且脱离常规的类型系统，并接受 Rust 中泛型<>符号的“二义性”。找个时间好好看看人家发出的文章才行。

2018-01-31 00:21:49 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

@leeg810312 Cheers ！我在 B 站的 bluebrown 视频里学到了这个

2018-01-31 00:20:37 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

@lance6716276 现在上班之后遇到问题又自知之明，自我驱动地学习已经很满足了

2018-01-30 22:52:54 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

@geelaw 好答案，我研究一下……

2018-01-30 22:32:53 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

摇到 6 的期望=第一次摇到 6 的可能性*第一次摇到 6 的期望 + 第一次摇不到 6 的概率*之后能摇到 6 的期望。原来如此！

2018-01-30 22:30:47 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

@Biggoldfish 谢谢！我理解了。原来 E+1 的意思是“第一次没有摇到 6，然后要摇到 6 的期望次数”。因为期望是 E 次，又因为第一次已经确定不是（有条件的期望），但每次摇都是独立事件所以 E 不变，所以就有 E+1 就是摇不到 6 的情况。这已经是骰子每一种可能性都相同的情况下了，接下来看看不等可能性的应该能看懂了。

感谢。

2018-01-30 22:03:26 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

range(1,7)，开始是闭区间，结束为开区间，所以 range(1,7)生成 iterable object [1,2,3,4,5,6] @ZyZyZzz

2018-01-30 21:58:48 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 问与答 › 无限离散变量的数学期望递归如何理解？

积分求极限时很容易理解，虽然我也解释不清楚"为什么积分能够用无限来让无限的东西收敛"，但数学应该是各种体系相互连通的，想不明白，从积分出发（考虑到无限个可能性组合），是如何得出 E = 1 * (1/6) + (E+1) *5/6 这种有限个可能性的。

2018-01-29 19:20:00 +08:00

回复了 Philippa 创建的主题 › 2018 › 有使用 azure 国际版的吗？

@bestkayle 可能地域问题,广州和深圳电信连上延迟都在 20 多到 30 多左右就是网速稍差一点点。o(︶︿︶)o 我这边老不给我注册

2018-01-29 19:18:04 +08:00

回复了 xu33 创建的主题 › 程序员 › 学习概率论和数理统计这门课需要哪些数学基础

线性代数基础就是 vector 的空间变换的计算, 说起来难做起来简单。微积分就是用不精确的方法求出精确值的计算, 什么二重三重导数其实就是数字游戏, 看起来难做起来也简单。学完去看概率论, 概率论看完条件概率就已经能算那些朴素贝叶斯之类的外行看起来难但实际很简单的东西, 多练就好,后面还有期望也是遵循概率的规则, 继续往后慢慢自己探索,有 wiki 有计算器有编程基础学起来都不难.....理解了各个体系再慢慢深入研究即可, 我比较讨厌符号, 但一旦适应其实原理很简单, 只是表达的时候不好表达又要严谨所以才会有一坨坨的公式。

2018-01-29 02:50:46 +08:00

回复了 qiuai 创建的主题 › 问与答 › 以现在这个时间点(20180128),有什么键盘推荐么?

手感真的因人而异的, 不过如果你向我一样投入时最投入时是激动和心动加速的, 我推荐 leopold 880c 1500 价位的静电容。q 弹的感觉也不像静音版那种磨砂感。清脆利落也没有机械的那种碰撞感。

2018-01-28 19:19:35 +08:00

回复了 codeeer 创建的主题 › 全球工单系统 › 京东华硕官方买的 1080Ti 发货 1080！！

@sephinh 尴尬....你这么一说好像是的

2018-01-27 19:08:18 +08:00

回复了 codeeer 创建的主题 › 全球工单系统 › 京东华硕官方买的 1080Ti 发货 1080！！

二手卡装盒错误造成的, 因为正常外面盒子没拆封他们怎么知道 1080 实际上是 1080Ti?

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